Che cos'è lo zkML?

Che cos'è lo Zero-Knowledge Machine Learning (zkML)?

Zero-Knowledge Machine Learning(zkML) combina crittografia incentrata sulla privacy e apprendimento automatico avanzato. Utilizzando prove a conoscenza zero, zkML garantisce la verifica dei processi di apprendimento automatico senza rivelare alcun dato sensibile.

In sostanza, zkML consente di applicare e convalidare in modo sicuro le intuizioni dell'apprendimento automatico, salvaguardando le informazioni riservate. Ciò è particolarmente importante in settori come la sanità e la finanza, dove la privacy è fondamentale. Consente l'implementazione di strumenti di IA senza mettere a rischio la privacy individuale.

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Come funziona zkML?

Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) integra l'apprendimento automatico con metodi crittografici in una rete decentralizzata. I modelli di apprendimento automatico vengono addestrati su diversi nodi, ognuno dei quali contiene il proprio segmento di dati. Questi nodi generano poi prove a conoscenza zero, un tipo di prova crittografica. Queste prove consentono ai nodi di verificare alcuni aspetti dei loro dati senza rivelare i dati stessi.

Ad esempio, nel settore sanitario, più ospedali possono collaborare per addestrare un modello di apprendimento automatico sui dati dei pazienti. Invece di condividere i dati sensibili dei pazienti, ogni ospedale genera una prova a conoscenza zero. Questa prova convalida l'importanza e l'integrità dei loro dati per il modello, senza compromettere la privacy dei pazienti.

zkML sfrutta la potenza di apprendimento collettivo della rete, garantendo al contempo la privacy dei dati individuali. Questo approccio migliora le capacità di apprendimento automatico, rispettando al contempo i rigorosi standard di privacy, particolarmente importanti nei sistemi decentralizzati.

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Casi d'uso di zkML

Lo Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) sta avanzando rapidamente, offrendo applicazioni significative per migliorare la scalabilità e la privacy in vari ambiti. La sua crescente accessibilità per gli sviluppatori segnala un potenziale aumento degli usi innovativi. Le applicazioni principali includono:

• Scalabilità della blockchain: zkML aiuta a scalare Ethereum attraverso i rollup ZK, esemplificati da piattaforme come Starknet, Scroll e Polygon Zero. Queste soluzioni mantengono la decentralizzazione e la sicurezza, migliorando al tempo stesso il throughput grazie alla computazione fuori catena e alla verifica sulla catena.
• Protezione della privacy: Utilizzando le prove ZK, zkML consente di sviluppare applicazioni che salvaguardano la privacy degli utenti, come Semaphore e Penumbra, e piattaforme come Aztec Network che offrono soluzioni di transazione private.
• Verifica dell'identità e provenienza dei dati: zkML supporta la creazione di sistemi di verifica dell'identità, come WorldID, che garantisce un'attestazione unica dell'identità senza rivelare i dati personali, insieme a piattaforme come Sismo e Axiom.
• Protocolli privati di livello 1: Zcash e Mina utilizzano zkML per creare protocolli Layer 1 privati ed efficienti, scaricando i calcoli e mantenendo la privacy degli utenti.
• Valutazione dei modelli in ambito sanitario: zkML facilita la verifica dell'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico in ambito sanitario senza esporre dati sensibili, garantendo la riservatezza dei pazienti e la conformità agli standard normativi.
• Trasparenza del Machine Learning as a Service: Garantisce che i fornitori di servizi offrano il modello di apprendimento automatico dichiarato, aumentando la fiducia nel MLaaS.

Con l'evoluzione di zkML, è destinato a espandersi ulteriormente, svolgendo un ruolo fondamentale per la privacy e la scalabilità nei sistemi decentralizzati e in altri settori.

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Stato attuale di zkML

Lo Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) è attualmente in fase di sviluppo e si concentra sull'incorporazione di prove a conoscenza zero nella fase di inferenza dei modelli. Ciò è particolarmente efficace per verificare i risultati di modelli di intelligenza artificiale, come GPT-4 o DALL-E 2, senza esporre dati di input sensibili.

Nonostante le sfide nella gestione di modelli di grandi dimensioni dovute ai limiti computazionali, sono stati compiuti progressi significativi. Modulus Labs, ad esempio, ha creato con successo prove per modelli con 18 milioni di parametri. Si tratta di un passo cruciale verso le applicazioni pratiche di zkML, che enfatizzano la privacy nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale.

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Linea di fondo

Lo Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) sta facendo progredire l'integrazione della crittografia che preserva la privacy con l'apprendimento automatico, promettendo applicazioni AI sicure e verificabili senza compromettere i dati sensibili. Nonostante il suo stato di sviluppo, zkML mostra un grande potenziale in settori cruciali come la sanità e la finanza. Con il progredire della tecnologia, si prevede che zkML migliorerà significativamente sia la scalabilità che la privacy, diventando uno strumento essenziale per il futuro dei sistemi decentralizzati e non solo.